10.05.2023

Neues OpenAI-Tool soll ChatGPT-Verhalten erklären

Wie AI-Sprachmodelle zu ihren Antworten kommen, bleibt häufig unklar. Ein Team von OpenAI will nun mit einem AI-Tool ChatGPT und Co erklären.
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ChatGPT OpenAI AI-Sprachmodell
(c) Rolf van Root / unsplash

Wie kommt ChatGPT nur darauf? Diese Frage taucht unter anderem auf, wenn das AI-Sprachmodell mal wieder völlig haarsträubende Unwahrheiten von sich gibt. Dass KI-Laien sie nicht beantworten können, verwundert nicht. Doch auch für ausgewiesene Expert:innen lässt sich das „Verhalten“ von AI-Sprachmodellen oft nicht nachvollziehen. Die Rede ist dann immer wieder von einer „Blackbox“. Doch damit will sich ein Team bei OpenAI, dem Unternehmen hinter ChatGPT, nicht zufrieden geben. Es will die vielschichtigen Wege der Künstlichen Intelligenzen (nicht nur des Sprachmodells aus dem eigenen Haus) erklären – natürlich mit einem anderen AI-Tool.

„Wollen der Antwort, die das Modell produziert, vertrauen können“

Mit diesem soll automatisch ermittelt werden, welche Teile eines AI-Sprachmodells für welche seiner „Verhaltensweisen“ verantwortlich sind. Zukünftig sollen damit immer wieder auftretende Probleme der Modelle vermieden werden. „Wir wollen damit voraussehen können, was die Probleme mit einem KI-System sein werden“, erklärt William Saunders, Leiter eines beteiligten Teams bei OpenAI, gegenüber dem US-Magazin TechCrunch. „Wir wollen letztlich wissen, dass wir dem, was das Modell tut, und der Antwort, die es produziert, vertrauen können“.

GPT-2 wird mit GPT-4 getestet

Konkret basiert das neue Tool auf dem ebenfalls von OpenAI stammenden Sprachmodell GPT-4. Getestet wird aktuell an einfacheren Modellen, vor allem am Vor-Vorgänger GPT-2 [Anm. ChatGPT basiert momentan auf GPT-3]. Dabei eruiert das Tool, welche „Neuronen“ des getesteten Modells durch einen Prompt konkret aktiviert werden. Diese „Neuronen“ sind – vereinfacht gesagt – zusammenhängende Informationen, die das Modell zu einem bestimmten Thema erlernt hat. GPT-2 hat laut den Forschern rund 300.000 davon. GPT-4 liefert dann eine Erklärung, warum diese Neuronen aktiviert wurden und wie ihr „Verhalten“ zu verstehen ist. Dazu simuliert das neuere Sprachmodell das erwartete „Verhalten“ und macht einen Abgleich.

Neues OpenAI-Tool noch im Anfangsstadium

„Mit dieser Methodik können wir für jedes einzelne Neuron eine Erklärung für das finden, was es tut, und auch eine Bewertung darüber abgeben, wie gut diese Erklärung mit dem tatsächlichen Verhalten übereinstimmt“, sagt Jeff Wu, ebenfalls OpenAI-Teamleiter, gegenüber TechCrunch. Tatsächlich waren diese Erklärungen laut Team bislang erst bei einem Bruchteil der getesteten Neuronen akkurat. Das neue Tool befinde sich aktuell noch im Anfangsstadium, wird betont. Es ist Open Source auf der Plattform Github zugänglich.

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Bitpanda
Bitpanda Headquarter in Wien (c) Bitpanda GmbH

Das Wiener Fintech Bitpanda erweitert sein Angebot um Margin Trading für Aktien und ETFs. Nutzer:innen können damit mehr als 875 Wertpapiere mit einem Hebel von bis zu 20x handeln. Käufe sind ordergebührenfrei, beim Verkauf fällt eine pauschale Gebühr von einem Euro an. Für Kund:innen in Österreich und Deutschland übernimmt die Plattform zudem die steuerliche Abwicklung der Kapitalerträge.

Was „Hebel“ bedeutet

Beim Margin Trading leiht man sich Geld, um mit mehr Kapital zu handeln, als man besitzt. 20x heißt: Wer 500 Euro einsetzt, bewegt eine Position von 10.000 Euro. Gewinne wie Verluste vervielfachen sich entsprechend. Schon ein Kursrückgang von fünf Prozent zehrt den Einsatz komplett auf. Das Produkt richtet sich damit an kurzfristige, risikobewusste Trader:innen – nicht an langfristigen Vermögensaufbau.

Der eigentliche Clou: echte Aktien statt Derivate

Interessant ist, wie Bitpanda den 20x-Hebel möglich macht. Für gehebelte Aktienprodukte gilt in der EU eine strenge Grenze: Die Aufsicht ESMA deckelt Aktien-CFDs – Wetten auf Kursbewegungen ohne echten Aktienbesitz – für Privatkund:innen bei 5:1. Diese Obergrenze gilt jedoch nur für CFDs, und genau die bietet Bitpanda bei diesem Produkt nicht an. Auf Nachfrage von brutkasten stellt das Unternehmen klar: Kund:innen handeln echte Aktien, ETFs und ETCs. Sie setzen eigenes Kapital ein und leihen sich für den Rest den Euro-Stablecoin EURCV von Bitpanda. Weil es sich damit um klassisches Wertpapier-Margin und nicht um ein CFD handelt, gelten die CFD-Hebelgrenzen der ESMA hier nicht – und 20x wird darstellbar.

„Gebührenfrei“ heißt nicht kostenlos

Die beworbene „Zero Order Fee“ gilt nur für die Ordergebühr beim Kauf. Für das geliehene Geld fällt eine Finanzierungsgebühr an: In den ersten 60 Tagen sind es 0,18 Prozent pro Tag auf den geliehenen Betrag, danach sinkt sie schrittweise. Bei sehr kurzen Haltedauern fällt das kaum ins Gewicht – wer eine Position länger offen hält, zahlt spürbar drauf.

Das Risiko, das man kennen sollte

Der zentrale Punkt betrifft den Schutz nach unten. Anders als beim Crypto Margin Trading gibt es hier keinen garantierten Schutz vor einem negativen Kontostand. Reißt der Kurs stark aus – etwa durch eine Kurslücke oder geringe Liquidität – kann der Verkaufserlös das geliehene Geld nicht decken. Dann bleibt eine Restschuld, die Kund:innen begleichen müssen. Das steht in Spannung zur Ankündigung, die vor allem die Risikomanagement-Funktionen betont. Zugang gibt es zudem erst nach einem Angemessenheitstest zu Hebel, Margin und Liquidation, angeboten „execution only“ – also ohne Beratung.

Einordnung: ein Baustein Richtung Börsengang

„Anleger erwarten heute zunehmend dieselben professionellen Möglichkeiten, ihre Portfolios zu steuern und abzusichern, die bislang vor allem institutionellen Investoren zur Verfügung standen“, sagt CEO Lukas Enzersdorfer-Konrad. Man reagiere mit dem neuen Produkt „auf die steigende Nachfrage nach mehr Flexibilität und Möglichkeiten zur kurzfristigen Absicherung“.

Der Schritt passt zum Wandel vom Krypto-Broker zur Multi-Asset-Plattform – in einem Jahr, in dem am Markt über einen möglichen Bitpanda-Börsengang spekuliert wird. Und er reiht sich in einen breiteren europäischen Trend ein: Immer mehr Retail-Plattformen bringen gehebelte Produkte an ein breites Publikum. Die Gewinnchance ist real – das Verlustrisiko ebenso.

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